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张建同，孙昌言，王世进 著

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 统计建模

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302220879

版次：1

商品编码：10080578

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-04-01

用纸：胶版纸

页数：360

字数：641000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《应用统计学》特点：
　　体例创新。结合Excel和SPSS统计分析软件全面讲述了统计理论和统计方法的应用，帮助读者利用统计分析工具解决实际问题。
　　应用性强。详细介绍了Excel和SPSS软件的具体操作方法，教会读者利用这两种软件整理、分析数据和解释数据分析结果。
　　易学易用。避免数学推导，力求简单实用。
　　案例式教学。每一章都提供了详细的案例，通过案例分析进一步讲述管理科学领域中的各类统计学原理和方法。

内容简介

　　本书依托目前最为普及的Excel软件和社会科学领域最为普及的SPSS统计软件为基本工具，详细介绍了数据收集和整理、统计数据的汇总、概率论基础、抽样分布和参数估计、假设检验、方差分析、一元回归和多元回归、时间序列预测和指数、卡方检验和非参数检验，以及统计在质量管理中的应用等重要内容。与计算机软件相结合是本书最大的特点，另一大特点是将统计理论与统计实践紧密联系，每一章都提供了具体案例和大量例题以辅助教学。
　　本书体系完善，布局合理，实例丰富，应用性强，每章均有习题，并配备了内容丰富的教学课件和习题答案，能够适应统计学的教学需要，可作为高等院校上科类和经济管理类相关专业的本科、硕士、MBA和工程硕士等的教学用书，也可作为从事统计、信息管理、市场调研等实际工作的各类经济管理人员的参考用书或培训教材。

内页插图

目录

第1章 统计和统计数据收集
1.1 统计学概述
1.1.1 统计的广泛应用
1.1.2 统计与统计学
1.1.3 统计研究对象的特点
1.1.4 统计学的分类
1.2 统计基本术语
1.3 数据的收集
1.3.1 普遍调查
1.3.2 重点调查
1.3.3 典型调查
1.3.4 抽样调查
1.3.5 网上调查
1.4 问卷设计
1.4.1 合理性
1.4.2 一般性
1.4.3 逻辑性
1.4.4 明确性
1.4.5 非诱导性
1.4.6 便于整理、分析
1.5 变量
1.5.1 变量类型
1.5.2 度量水平和度量等级
习题一

第2章 统计表和统计图
2.1 分类数据的图表
2.1.1 汇总表
2.1.2 条形图
2.1.3 饼图
2.1.4 帕累托图
2.2 数值数据的整理
2.3 数值数据的图表
2.3.1 频数分布表
2.3.2 其他数值数据统计图
2.4 交叉表
2.4.1 列联表
2.4.2 并行条形图
2.5 图表汇总和制作原则
习题二

第3章 统计数据的描述度量
3.1 度量中心趋势的指标
3.1.1 算术平均数
3.1.2 中位数
3.1.3 众数
3.1.4 算术平均数、中位数和众数间的关系
3.1.5 四分位数
3.1.6 数汇总和箱线图
3.1.7 几何平均数
3.2 度量离散程度的指标
3.2.1 极差
3.2.2 四分位数极差
3.2.3 平均差
3.2.4 方差和标准差
3.2.5 变异系数
3.2.6 Z值
3.3 度量偏斜程度的指标
3.3.1 用标准差为单位计量的偏度系数
3.3.2 使用三阶中心矩计量的偏度系数
3.4 度量两种数值变量关系的指标
3.5 利用Excel数据分析功能求各种统计指标
习题三

第4章 概率论基础
4.1 引言
[案例4.1] 新型洗衣机产品投资生产决策
4.2 随机试验与随机事件
4.2.1 随机现象
4.2.2 随机试验
4.2.3 随机事件
4.2.4 事件间的关系和运算
4.3 概率
4.3.1 频率与概率
[案例4.2] 活塞销遭退货的概率有多大
4.3.2条件概率
[案例4.3] 60岁的人至少能活到80岁的概率
[案例4.4] 患癌症的概率
4.3.3 事件的独立性
4.4 随机变量及其分布函数
4.4.1 随机变量
4.4.2 随机变量的分布函数
4.5 离散型随机变量
4.5.1 离散型随机变量的概率分布
4.5.2 几种重要的离散型分布
[案例4.5] 应配置多大功率的变压器
4.6连续型随机变量
[案例4.6] 电子产品的寿命分析
4.6.1 概率密度
4.6.2 几种重要的连续型分布
4.7 随机变量的数学期望和方差
4.7.1 数学期望
4.7.2 方差
4.8 大数定律和中心极限定理及其计算机模拟验证
4.8.1 大数定律
4.8.2 中心极限定理
4.8.3 中心极限定理的动态模拟验证
4.9 新产品投资决策案例分析
4.9.1 投产后各种销售状况下的项目净现值
4.9.2 不考虑试生产时的最优决策分析
4.9.3 考虑试生产并获取用户试用反馈信息的方案分析
4.9.4 追加信息的价值
习题四

第5章 抽样与抽样分布
5.1 简单随机抽样和统计量
5.1.1 随机样本
5.1.2 统计量及抽样分布
5.2 其他抽样方法
5.2.1 分层随机抽样
5.2.2 整群抽样
5.2.3 系统抽样
5.2.4 方便抽样
5.2.5 判断抽样
5.3 参数估计
5.3.1 参数的点估计
5.3.2 点估计的方法
5.3.3 估计量的评价标准
习题五

第6章 置信区间估计
6.1 基本概念准备
6.2 单个正态总体均值和方差的区间估计
6.2.1 总体均值斓那�间估�
6.2.2 总体方差的区间估计
6.3 总体比例的区间估计
6.4 样本容量确定
6.4.1 单个正态总体均值估计的样本容量确定
6.4.2 总体比例估计的样本容量确定
6.5 两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
6.5.1 两个正态总体均值差的区间估计
6.5.2 两正态总体方差比的区间估计
6.6 单侧置信限的估计
6.7 区间估计小结
习题六

第7章 单个总体的假设检验
7.1 案例介绍
[案例7.1] 新工艺是否有效?
[案例7.2] 机床的加工是否满足要求?
7.2假设检验的基本原理
7.2.1 假设检验的基本原理和步骤
7.3 单个正态总体均值的检验
7.4 单个正态总体方差的检验(X2检验)
7.5 单个总体比例的检验
7.6 单个总体的假设检验小结
习题七

第8章 两个总体的假设检验
8.1 引言
[案例8.1] 哪种安眠药的疗效好?
8.2 两个独立正态总体均值的检验
8.3 成对样本试验的均值检验
8.4 两个正态总体方差的检验俨检验)
8.5 两个总体比例的检验
8.6 两个总体的假设检验小结
习题八

第9章 方差分析
9.1 引言
9.1.1 案例介绍
[案例9.1] 哪种促销方式效果最好?
[案例9.2] 如何确定最优生产工艺条件?
9.1.2 方差分析的基本概念
9.1.3 方差分析的基本假设条件
9.1.4 方差分析的目的
9.2 单因子方差分析
9.2.1 单因子试验的数学模型
9.2.2 方差分析的基本方法
9.2.3 检验H0的统计量
9.2.4 方差分析表
9.2.5 进一步的分析
9.3 5 双因子方差分析
9.3.1 不考虑交互作用的双因子方差分析
9.3.2 考虑交互作用时的双因子方差分析
习题九

第10章 卡方检验和非参数检验
10.1 总体分布的／检验
10.1.1 检验的基本原理
10.1.2 检验的具体步骤
10.2 比例差异的X2检验(独立样本)
10.2.1 两个比例差异的X2检验
10.2.2 两个以上比例差异的／检验
10.2.3 独立性的X2检验
10.3 两个相关样本比例差异检验
10.4 两个独立总体的非参数分析：Wilcoxon秩和检验
10.5 单因素方差分析的非参数分析：Kruskal-Wallis秩检验
10.6 小结
习题十

第11章 一元回归
11.1 引言
[案例11.1] 质量控制应用
11.1.1 变量间的两类关系
11.1.2 线性回归的数学模型
11.1.3 线性回归模型的经典假设条件
11.1.4 回归分析的内容和分析步骤
11.2 一元线性回归
11.2.1 一元线性回归的数学模型
11.2.2 参数和的最小二乘估计
11.2.3 最小二乘估计和的性质
11.2.4 回归方程的显著性检验
11.2.5 预测和控制
11.3 质量控制应用案例分析
11.4 残差分析
11.5 曲线回归
11.5.1 曲线回归的分析步骤
11.5.2 常用曲线的线性化方法
习题十一

第12章 多元线性回归
12.1 多元线性回归的数学模型
12.2 参数獾淖钚《�乘估�
12.3 多元回归模型的显著性检验
12.3.1 回归方程的显著性检验
12.3.2 回归系数的显著性检验和置信区间估计
12.4 预测与控制
12.5* 多元回归模型的偏9检验
12.6* 在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项
12.6.1 虚拟变量
12.6.2 交互作用
12.7* 二次回归模型
习题十二

第13章* 违背经典假设的经济计量模型
13.1 引言
13.2 异方差
13.2.1 异方差的概念
13.2.2 异方差产生的原因
13.2.3 异方差的后果
13.2.4 异方差的识别和检验
13.2.5 消除异方差的方法
[案例13.1] 居民储蓄模型——异方差的检验和处理
13.3 自相关
13.3.1 自相关的概念
13.3.2 产生自相关的原因
13.3.3 自相关的后果
13.3.4 自相关的识别和检验
13.3.5 自相关的处理方法
[案例13.2] 地区商品出口模型——自相关的检验和处理
13.4 多重共线性
13.4.1 多重共线性的概念
13.4.2 多重共线性的后果
13.4.3 产生多重共线性的原因
13.4.4 多重共线性的识别和检验
13.4.5 消除多重共线性的方法
[案例13.3] 农业产出模型——多重共线性问题
习题十三

第14章 时间序列预测和指数
14.1 时间序列模型的组成因素
14.2 年度时间序列数据的平滑
14.2.1 移动平均法
14.2.2 指数平滑法
14.3 基于最小二乘法的趋势拟合和预测
14.3.1 线型趋势模型
14.3.2 二次趋势模型
14.3.3 指数趋势模型
14.3.4 运用第一、第二和百分率差值选择模型
14.4 自回归模型用于拟合和预测趋势
14.5 时间序列预测季节数据
14.6 指数
14.6.1 价格指数
14.6.2 综合价格指数
习题十四

第15章 统计在质量管理中的应用
15.1 全面质量管理
15.2 六西格玛管理
15.3 控制图理论
15.4 比例的控制图：P-图
15.5 极差和均值控制图
15.5.1 R-图
15.5.2 X-图
15.6 过程能力
15.6.1 顾客满意和规格极限
15.6.2 能力指数
习题十五
附录A 泊松分布表
附录B 标准正态分布表
附录C X2分布表
附录D t分布表
附录E F分布表
附录F Wilcoxon秩和检验的上下临界值
附录G 杜宾-瓦森检验临界值表

精彩书摘

　　1.1.1 统计的广泛应用
　　人类活动的各个方面都离不开统计工作和统计数据。 在个人生活中，人们的任何决策都依赖于有关的统计信息。无论是报考学校、选择工作单位、购买房屋、进行股票交易、外出旅游，还是购买日常生活用品、生活开支预算等，都离不开有关的统计信息。尽管个人生活中的许多统计信息是以非常简单粗糙的形式出现的，但正是在对过去发生的事情或经验所获得的信息进行综合的基础上，人们才能作出正确的判断和决策。
　　在政府的层次上，统计更是渗透于每一个部门的管理工作之中。政府部门通过不断收集经济、社会、人口等各个领域的统计数据，在综合分析的基础上对国民经济的发展进行预测、规划、指导和调控，并对全社会提供各种统计信息。
　　在科学和学术研究的各个领域，包括自然科学、经济学、社会学、体育、医疗卫生、环境保护等领域，都广泛使用统计学方法进行分析和推断。
　　在商务活动中，统计学有更广泛的应用，经营管理人员在作决策时需要应用统计方法来归纳分析各种可以获得的统计资料（参看如图1.1所示的由数据向信息和决策的转换过程）。商务活动中经常使用统计方法的有以下几个方面。

前言/序言

　　在经济全球化和信息化的环境下，管理决策者面临着高度不确定的外部环境和巨大的风险。应用统计学是定量分析非确定性问题的规律，帮助管理决策者进行科学决策、规避风险、获取最优经济和社会效益的科学方法，已成为现代科学管理中必不可少的强劲工具。
　　本书在确保知识的系统性和正确性的基础上，尽量使用通俗易懂的语言，阐述应用统计学的基本概念、基本原理及解决问题的基本方法和应用条件，略去了繁琐的推导证明过程，使读者更容易理解和掌握。鉴于计算机是求解统计问题的有效手段，本书中对主要的概率统计方法，都以常用的计算机软件Excel和SPSS作为求解运算和分析的主要工具，以大幅度提高本课程的实用价值和学生的计算机应用能力。与计算机软件相结合是本书最大的特点。本书另一大特点是将统计理论与统计实践紧密联系，每一章都提供了具体案例和大量例题以辅助教学。
　　本书内容全面，几乎涉及应用统计学的所有内容。本书是《以Excel和SPSS为工具的管理统计》（张建同、孙昌言编著，清华大学出版社，2005年）的修订再版，在基于原书前6章内容的基础上，增加了时间序列预测和指数、卡方检验和非参数检验、统计在质量管理中的应用三项重要的内容。对照原书，再版书具体的变化如下：
　　第1章保留了原书的1.1节、1.2节和1-3节并增加了统计基本术语和变量的类型，把原书的1.4节作为第2章。
　　第2章按照分类数据和数值数据分别介绍统计表和统计图，增加了帕累托图和交叉表等新的内容。
　　第3章的内容是在原书第2章的基础上增加了四分位数、四分位数极差、z值、五数汇总、箱线图、协方差和相关系数等内容。

探索无垠的数字世界：洞悉概率、模型与决策的智慧 在信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，我们身处一个由数字构建的宏大而复杂的世界。理解这些数字背后的奥秘，掌握它们的变化规律，并从中提炼出有价值的洞见，已成为现代社会不可或缺的能力。这本书，并非直接讲述“应用统计学”这个学科本身，而是带领您踏上一段深入探索数据世界的旅程，聚焦那些支撑我们理解和利用这些数据的关键思想、核心方法以及它们在现实世界中的深刻应用。 我们希望您能通过本书，感受到数学的严谨与现实的连接，体会到概率的趣味与模型的强大，最终学会如何用严谨的科学思维去审视和解决问题，在纷繁复杂的信息中做出更明智的判断。本书的宗旨是揭示数据背后的逻辑，赋能您的决策能力，而不仅仅是罗列理论和公式。 第一章：概率的语言——不确定性中的秩序 世界的本质充满了不确定性，从天气变幻莫测到市场风云诡谲，我们无时无刻不面对着各种可能性。本章将为您揭示“概率”这一强大工具，它并非简单的数字，而是描述事物发生可能性的语言。我们将从最基础的概念入手，例如事件、样本空间、概率的公理化定义，让您理解概率的数学根基。 接着，我们将深入探讨随机变量的概念，区分离散型和连续型随机变量，并介绍它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），这是描述随机变量分布形态的关键。您将了解到期望值和方差的意义，它们分别是随机变量的“平均水平”和“离散程度”，是刻画随机变量特征的重要指标。 我们还将介绍一些重要的概率分布，比如二项分布（描述独立重复试验中成功的次数）、泊松分布（描述单位时间内事件发生的次数）、均匀分布（描述等可能性的情况）以及正态分布（自然界和许多社会现象的普遍规律）。理解这些分布的特性，将帮助您识别和建模现实世界中不同类型的不确定性。 此外，本章还会触及条件概率和独立性的概念，让您理解在已知部分信息的情况下，事件发生的概率如何变化，以及不同事件之间是否会相互影响。全概率公式和贝叶斯定理等经典理论，将为您展示如何利用新的证据更新我们对事件发生概率的认知，这是许多现代数据分析和机器学习算法的基石。 第二章：数据世界的透视——描述性统计的智慧 有了概率作为语言，我们还需要工具来“听懂”和“解读”数据。本章将聚焦于描述性统计，它如同显微镜和望远镜的结合，让我们能够清晰地观察数据的特征，并从中提取有用的信息。 我们将从数据的类型和尺度讲起，区分定性数据（如性别、颜色）和定量数据（如年龄、收入），以及名义、顺序、区间和比例等不同的测量尺度，理解不同类型的数据需要采取不同的分析方法。 接着，我们将重点介绍集中趋势的度量，包括均值、中位数和众数。您将理解它们各自的优点和适用场景，以及在数据存在偏倚时，选择何种指标更能代表数据的“中心”。 为了衡量数据的离散程度，本章将详细阐述离散趋势的度量，如方差、标准差和极差。您会明白，高标准差意味着数据波动大，而低标准差则表示数据集中。四分位数和箱线图将为您提供一种直观的方式来理解数据的分布范围和偏态，尤其是在处理中位数和离散度时。 此外，我们还会探讨分布形状的描述，例如偏度（衡量分布的对称性）和峰度（衡量分布的尖锐程度）。通过这些指标，我们可以更深入地了解数据的形态，判断其是否接近某种理想分布。 最后，本章将介绍数据的可视化，它是将抽象数字转化为直观图形的关键。您将学习如何绘制直方图、条形图、饼图、散点图等，并理解不同图表在展示数据特征方面的优势。有效的可视化能够极大地帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常值。 第三章：连接与推断——从样本到总体的飞跃 现实世界的数据往往只是整体的一个缩影——样本。然而，我们的最终目标通常是对整个总体做出判断和推断。本章将为您揭示连接这两者之间的桥梁：推断统计学。 我们将首先介绍抽样分布的概念，这是理解推断统计学的基础。您将理解为什么样本统计量（如样本均值）本身也是一个随机变量，并且它会遵循特定的概率分布。中心极限定理将是本章的重中之重，它揭示了无论总体分布如何，许多样本统计量的抽样分布都会趋近于正态分布，这极大地简化了统计推断。 基于抽样分布，我们将深入探讨参数估计。您将学习点估计（用一个数值来估计总体参数）和区间估计（提供一个参数可能存在的范围——置信区间）。置信区间的含义，即“在多次重复抽样中，由样本计算出的区间有95%（或某个置信水平）的概率包含真实的总体参数”，将帮助您理解估计的不确定性。 接下来，本章将重点介绍统计检验。这将是您掌握如何根据样本数据来检验关于总体的假设的“利器”。您将理解原假设（H0）和备择假设（H1）的含义，以及p值在判断统计显著性中的作用。我们将介绍一些常用的统计检验，例如t检验（用于比较两组均值）和卡方检验（用于分析分类变量之间的关系），并探讨第一类错误（拒绝真实的原假设）和第二类错误（未能拒绝虚假的原假设），以及功效的概念。 第四章：揭示变量间的关系——回归与相关性分析 在探索数据时，我们常常需要理解不同变量之间是如何相互关联的。本章将带领您进入回归与相关性分析的世界，学习如何量化和描述变量之间的联系，甚至预测一个变量的取值。 我们将从相关性的概念开始，介绍相关系数（如Pearson相关系数）来衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。您将理解相关性不等于因果性，这在数据分析中是一个至关重要的提醒。 接着，我们将重点讲解回归分析，尤其是简单线性回归，它试图找到一条直线来最好地拟合两组数据点，从而描述一个因变量如何随一个自变量的变化而变化。您将学习回归方程的构成，理解截距和斜率的意义，以及最小二乘法如何被用来确定最佳拟合直线。 本章还将引入复回归分析，它允许我们同时考虑多个自变量对因变量的影响。您将学习如何解释复回归方程中的系数，理解调整后的R方作为模型拟合优度的指标，以及如何进行模型诊断，检查模型的假设是否成立，例如残差分析。 我们还将探讨分类变量的回归，比如逻辑回归，它用于预测二元结果（是/否，成功/失败）。这在许多预测模型中扮演着核心角色。 第五章：理解数据的结构——方差分析与实验设计 在科学研究和产品开发中，我们常常需要比较不同条件下（例如不同处理、不同组别）的均值是否存在显著差异。本章将为您介绍方差分析（ANOVA）和实验设计，它们是系统地收集和分析数据，从而做出可靠结论的有力工具。 方差分析的核心思想是将数据的总变异分解为不同来源的变异。我们将介绍单因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值。您将理解F统计量的计算和解释，以及如何通过p值来判断组间均值是否存在显著差异。 本章还会触及多因素方差分析，它允许我们同时分析两个或更多因素对因变量的影响，并能研究因素之间的交互作用。 同时，我们还将探讨实验设计的基本原则。随机化、重复和局部控制是设计有效实验的关键。您将了解完全随机设计、随机区组设计等常见的实验设计方案，理解它们如何帮助我们减少偏差，提高研究结论的可靠性。 第六章：探索非参数的世界——当数据不“乖”时 并非所有的数据都严格遵循特定的概率分布。当数据不满足参数方法的假设时（例如，数据不够大，或者分布明显非正态），非参数统计方法就显得尤为重要。本章将为您介绍这些灵活的工具。 我们将介绍符号检验和秩和检验（如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验），它们不依赖于数据的具体分布，而是基于数据的秩次。您将理解这些检验如何用于比较两组或多组数据的中位数，或者检验数据的中心位置。 对于分类数据，我们还将复习卡方检验，它也是一种常用的非参数检验，可以用来分析独立性或拟合优度。 本章将帮助您认识到，即使数据不完美，我们仍然有强大的统计工具可以用来进行有效的分析和推断。 第七章：模拟与探索——蒙特卡罗方法的力量 在许多复杂问题中，直接的解析计算可能难以实现。蒙特卡罗方法，也称为模拟方法，通过大量的随机抽样来近似计算问题的答案，为我们打开了新的视角。 本章将介绍蒙特卡罗方法的基本思想：“重复抽样，累积结果，以量代积”。您将了解如何利用计算机生成随机数，并根据问题的概率模型进行抽样。 我们将通过一些经典的例子来展示蒙特卡罗方法的应用，例如估算圆周率，或者计算复杂积分。您还会了解到马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等更高级的技术，它们在贝叶斯统计和复杂模型推断中扮演着核心角色。 蒙特卡罗方法不仅是一种计算工具，更是一种解决问题的思维方式，它鼓励我们拥抱不确定性，通过模拟来探索未知。 第八章：决策的智慧——统计在现实世界中的角色 数据本身是死的，统计方法赋予了它们生命，而最终的目标是指导我们的决策。本章将把前面介绍的各种统计思想和方法融入到更广阔的现实世界场景中。 我们将探讨统计在商业分析中的应用，例如市场调研、销售预测、风险评估。您将看到如何利用回归模型来预测销售额，如何通过假设检验来评估营销活动的效果。 在科学研究领域，统计是验证科学假设、解读实验结果的基石。从医学领域的临床试验，到社会科学的调查研究，统计方法都不可或缺。 我们还将关注金融领域的量化分析，如何利用统计模型来理解股票市场的波动，构建投资组合。在工程领域，统计用于质量控制，确保产品的一致性和可靠性。 在人工智能和机器学习的兴起下，统计学更是扮演着至关重要的基础角色。许多算法的理论基础都建立在概率论和统计推断之上。 本章强调的是，统计学并非仅仅是抽象的数学理论，它是连接我们对世界认知与实际行动的桥梁，是培养理性思维、做出更优决策的“智慧之眼”。 结语：拥抱数据的时代 阅读本书，您将不仅仅是获得一套统计知识，更重要的是培养一种基于数据进行理性思考和严谨分析的能力。在未来的日子里，无论您身处哪个行业，面对何种问题，统计学的思想和方法都将是您最得力的助手。它将帮助您拨开迷雾，看清数字背后的真相，做出更明智、更具洞察力的选择。 我们希望这段旅程能够激发您对数据世界的无限好奇，让您在不确定性中找到秩序，在纷繁复杂的信息中提炼出宝贵的洞见，最终成为一个更懂得如何利用数据来理解和塑造世界的人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调搭配简洁有力的字体，立刻就给人一种专业而严谨的感觉。我是在寻找一本能够系统梳理数据分析脉络的书籍时偶然发现它的，初翻几页，就被其流畅的叙事风格所吸引。作者似乎非常懂得如何将那些抽象的统计学概念，通过生动且贴近实际生活的案例串联起来。我特别欣赏它对概率论基础的阐述，不是那种干巴巴的公式堆砌，而是像在进行一场智慧的对话，让你在不知不觉中领悟了背后的逻辑。比如，书中对随机变量的介绍，完全避开了晦涩的数学推导，转而聚焦于它在金融风险评估中的应用，这种“重应用、轻理论（但绝不失深度）”的处理方式，对于我这种偏爱实践操作的读者来说，简直是福音。而且，书中的图表绘制得极其清晰，每一个分布图、每一次假设检验的流程图，都仿佛经过精心打磨，让人一目了然，极大地降低了初学者的学习门槛。我感觉这不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老教授在你身边，耐心地为你拆解每一个难题。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对历史和哲学背景很感兴趣的读者，常常觉得技术书籍缺乏“温度”。这本书的独特之处在于，它在每个重要概念的开篇，都会插入一段简短的统计思想史的引述。比如在介绍贝叶斯推断时，它没有直接给出复杂的后验概率公式，而是先引用了拉普拉斯或托马斯·贝叶斯本人的观点，讨论了人类如何从主观信念走向客观量化。这种“溯源”的方式，让冰冷的数字背后有了人性的思考和演进的脉络。同时，书中对统计伦理的讨论也令人耳目一新。它专门辟出一章，探讨了如何避免“P值操纵”和“数据挖掘偏误”，这在当前大数据背景下显得尤为重要。作者强调，统计学工具的强大，也意味着其被滥用的风险。这种对工具使用者的道德引导，让这本书的格局瞬间提升，不再局限于纯粹的技术手册范畴，而更像是一本关于“如何用数据诚实地思考”的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量非常出色，拿在手里沉甸甸的，纸张的质感也很好，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于需要大量阅读和圈画批注的我来说至关重要。但内容上，我最欣赏的是它对非参数统计的讲解。通常，教材会把非参数方法放在最后作为“选修”部分，但这本书却将其提升到了一个非常重要的位置，尤其是在处理小样本数据或数据不满足正态分布假设的场景时，书中对秩检验（Rank Tests）和置换检验（Permutation Tests）的论述细致入微。作者没有停留在理论层面，而是非常巧妙地将这些技术嵌入到了市场调研和质量控制的案例中。比如，它通过一个模拟制药公司进行药物疗效对比的例子，清晰地展示了当数据偏态严重时，使用t检验的潜在风险，以及非参数方法是如何提供更稳健的决策依据的。这种对实际“坑点”的预警和指导，远比纯粹的公式推导来得更有价值。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书的特点，我会选择“自洽性”。它构建了一个完整的知识体系，从最基础的描述性统计，一直延伸到高阶的时间序列分析，中间的过渡极其自然，没有出现任何知识断层或强行跳跃。我最欣赏它对时间序列模型的处理。许多教材在讲授ARIMA模型时，往往只会介绍其形式，但这本书却花了大力气去解释平稳性的检验方法（如ADF检验），以及如何通过差分操作来达到平稳化，最后才引入自回归（AR）和移动平均（MA）部分的组合。每一步都有明确的理由和对应的统计检验支持。这种层层递进、步步为营的讲解方式，确保读者在掌握下一个复杂概念前，已经完全消化了前置的基础。当我合上最后一页时，我发现自己对如何从原始的、杂乱无章的数据流中，提炼出可信的未来趋势判断，有了一种全新的、扎实的把握感。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我过去对统计学的印象一直停留在高中课本里那些枯燥的均值和方差上，总觉得这门学科离我的日常工作相去甚远。但这本书彻底颠覆了我的固有认知。它在讨论回归分析部分的内容时，深入到了多元线性模型中对多重共线性的处理，这一点让我印象极为深刻。很多市面上的入门书籍往往会一笔带过，或者只给出一个简单的解决方案，但这本书却详细剖析了导致多重共线性的深层原因，并提供了诸如岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归等进阶技术的原理和实操步骤，甚至还配上了简洁的伪代码示例。这表明作者在内容的深度和广度上做了极大的平衡。更难得的是，它在介绍每一种模型时，都会附带一个“模型诊断”的章节，教你如何判断模型是否可靠，而不是仅仅停留在“跑出结果”的层面。这种对统计学严谨性的坚守，让我对书中的每一个结论都充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

性价比很高 工作之余,人们或楚河汉界运筹帷幄,或轻歌曼舞享受生活,而我则喜欢翻翻书、读读报,一个人沉浸在笔墨飘香的世界里,跟智者神游,与慧者交流,不知有汉,无论魏晋,醉在其中。我是一介穷书生,尽管在学校工作了二十五年,但是工资却不好意思示人

评分☆☆☆☆☆

工程管理辅修教材，原理言简意赅，Excel部分讲的很实用

评分☆☆☆☆☆

资料很详细，快递很给力

评分☆☆☆☆☆

老师要求的教材，所以买了

评分☆☆☆☆☆

很不错的书

评分☆☆☆☆☆

was organized by the Washington Post as part of a social experiment about perception, taste and priorities of people. The outlines were: in a commonplace environment at an inappropriate hour: Do we perceive beauty?

评分☆☆☆☆☆

e2.5 7.2h.1 自相关 在个人生活k中，人们的任何决策都依赖于有关的统计信息。无论是报考学校、选择ss工作单位、t购买房屋、进行v股票交易、外出旅游，还是购买日常生活用品、生活开支预算等，都离DD不开有关的统计信息。尽管G个人生活中的I许多统计信息是以非常简单粗糙的形式出现的，但正是在对过去发生的事情或经验所获得的S信息进行T综T合的基础上，人们才能作X出正确的判断和决策。 抽样与抽样分布 [案例9.2] 11.5.1

评分☆☆☆☆☆

was organized by the Washington Post as part of a social experiment about perception, taste and priorities of people. The outlines were: in a commonplace environment at an inappropriate hour: Do we perceive beauty?

评分☆☆☆☆☆

性价比很高 工作之余,人们或楚河汉界运筹帷幄,或轻歌曼舞享受生活,而我则喜欢翻翻书、读读报,一个人沉浸在笔墨飘香的世界里,跟智者神游,与慧者交流,不知有汉,无论魏晋,醉在其中。我是一介穷书生,尽管在学校工作了二十五年,但是工资却不好意思示人